【摘 要】
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目标跟踪是机器视觉领域中的一个重要研究方向,它在图像、视频处理中有很大的实际价值,也是经典的机器视觉需要解决的问题。在日常生活中,目标跟踪也有着非常广泛的应用,如视频监控、无人驾驶、医学成像、智能交通等领域都有涉及。但是在目标跟踪过程中,常常伴有很多影响因素的干扰,比如:快速移动、遮挡、尺度变化、相似物干扰等,这些因素会导致算法跟踪精度下降甚至跟踪失败。所以,本文研究了ECO-HC算法及其相应的改
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目标跟踪是机器视觉领域中的一个重要研究方向,它在图像、视频处理中有很大的实际价值,也是经典的机器视觉需要解决的问题。在日常生活中,目标跟踪也有着非常广泛的应用,如视频监控、无人驾驶、医学成像、智能交通等领域都有涉及。但是在目标跟踪过程中,常常伴有很多影响因素的干扰,比如:快速移动、遮挡、尺度变化、相似物干扰等,这些因素会导致算法跟踪精度下降甚至跟踪失败。所以,本文研究了ECO-HC算法及其相应的改进方法,主要内容如下:针对ECO-HC算法初始化过程运算量冗余导致跟踪精度下降的问题,本文研究了一种目标尺寸优化策略。首先提取目标的HOG和CN特征并进行融合,对融合特征采用主成分分析法进行特征降维,然后使用改进的双三次插值算法对不同的图像目标尺寸进行缩放以确定目标搜索区域,从而计算得到初始标度下的目标尺寸大小。最后,在OTB100标准数据集上进行实验验证,并与目标尺寸优化前的算法结果进行对比,结果表明优化后的算法跟踪精度提高了0.9%。针对目标发生快速移动导致跟踪效果不好甚至跟踪失败的问题,本文研究了一种样本空间模型更新优化策略。首先对视频序列中的目标是否发生快速移动进行判定,其次采用改进的高斯混合模型优化训练样本集来构造样本空间模型,在样本空间模型的更新过程中,通过使用一种扩充样本块的更新策略,有效保留视频序列之前的信息,然后,加大正则化滤波器的惩罚系数以缓解边界效应产生的影响。最后与样本空间模型更新优化前的算法结果进行对比,结果表明优化后的算法跟踪成功率提升了1.5%。最后,在OTB100标准数据集上对本文改进的算法性能进行测试,并和ECO-HC、KCF、DSST、SRDCF等其他九种相关滤波类算法进行对比,结果表明,本文改进的算法跟踪精度提升了2.5%,跟踪成功率提升了1.9%,且在多项性能指标上均优于其他九种算法。
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